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法律研究C++ 資料分析常用工具
資料分析是指處理資料以提取有用資訊，從而支援機器做出決策的過程。資料處理包括資料清洗、重塑和檢查。
資料分析需要強大的計算能力，因為要處理的資料量非常龐大。因此，存在專門用於資料分析的工具。
一些流行的資料分析工具包括：
R 語言
R 語言是最佳且最廣泛使用的資料分析工具之一，適用於所有主要平臺，如 Windows、macOS 和 Unix。它在資料建模和統計學中得到了廣泛應用。由於擁有龐大的資料分析庫支援，因此可以使用 R 輕鬆地操作和表示大型資料集。R 中提供了 11,556 個軟體包，可以簡化資料科學家的工作。
Python
Python 也是列表中的一種程式語言，它是一種多用途且用途廣泛的程式語言。由於其龐大的庫和易於理解的特性，它得到了廣泛的應用。對於需要兼具機器學習和資料分析功能的工具的使用者來說，它很常見，因為它有一套龐大的支援這兩者的軟體包。
Tableau Public
這是一款免費的資料視覺化工具，可以建立視覺化圖表、地圖和儀表板等。它可以輕鬆連線到資料來源以提取視覺化資料，並且還支援與客戶端或社交媒體共享視覺化結果。它能夠處理大資料，並以更佳的方式視覺化資料。
SAS
SAS 是一種程式語言兼環境，用於資料處理。它用於分析大型資料集並對其進行管理。它是一種高效的社交媒體營銷工具。
Microsoft Excel
它是一個簡單易用的基本分析工具。資料科學家將其用作一級工具。它是預覽資料集和向資料新增篩選器的重要工具。它還具有許多高階商業分析功能，可以幫助使用者進行建模。
Apache Spark
Apache Spark 是一種可擴充套件的資料處理工具，用於處理 Hadoop 資料叢集。它是一種幫助資料科學並用於機器學習模型開發的工具，因為它支援分類、迴歸、聚類和過濾等技術，有助於從資料集中學習。
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